Hvordan reanalysedata bliver skabt
Reanalysedata bygger på en metode, der kaldes dataassimilering. Her bliver observationer flettet sammen med en vejr- eller klimamodel, som beskriver, hvordan atmosfæren, havet og landjorden hænger fysisk sammen. Det særlige ved reanalyse er, at forskere bruger den samme model og den samme metode gennem hele den historiske periode. Det gør datasættet mere ensartet, end hvis man blot sammenlignede rå målinger fra forskellige tider og instrumenter.
Det er vigtigt at forstå, at reanalysedata ikke er en direkte kopi af virkeligheden. Dataene er et kvalificeret estimat, hvor både observationer og modeller har usikkerheder. Til gengæld kan reanalyse udfylde huller, hvor der mangler målinger, for eksempel over oceaner, i polarområder eller i perioder med få observationer.
Hvad bruges de til
Reanalysedata bruges bredt i klimaforskning, meteorologi og journalistik. Forskere kan analysere hedebølger, stormbaner, tørke eller ændringer i nedbør over flere årtier. De bruges også til at sammenligne nutidige vejrbegivenheder med tidligere forhold og til at teste, hvor godt klimamodeller gengiver virkeligheden.
Et praktisk eksempel er, når man vil undersøge, hvor usædvanlig en varm måned var i en bestemt region. Her kan reanalysedata give et mere komplet billede end enkelte målestationer alene, fordi de dækker store områder i et ensartet gitter.